論文の概要: Video Interpolation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01203v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 15:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 21:55:47.479731
• Title: Video Interpolation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる映像補間
• Authors: Siddhant Jain, Daniel Watson, Eric Tabellion, Aleksander Hołyński, Ben Poole, Janne Kontkanen,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ生成モデルであるVIDIMについて述べる。 VIDIMはカスケード拡散モデルを用いて、まず低解像度でターゲット映像を生成し、次に低解像度で生成されたビデオに条件付けされた高解像度映像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.06746595879689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present VIDIM, a generative model for video interpolation, which creates short videos given a start and end frame. In order to achieve high fidelity and generate motions unseen in the input data, VIDIM uses cascaded diffusion models to first generate the target video at low resolution, and then generate the high-resolution video conditioned on the low-resolution generated video. We compare VIDIM to previous state-of-the-art methods on video interpolation, and demonstrate how such works fail in most settings where the underlying motion is complex, nonlinear, or ambiguous while VIDIM can easily handle such cases. We additionally demonstrate how classifier-free guidance on the start and end frame and conditioning the super-resolution model on the original high-resolution frames without additional parameters unlocks high-fidelity results. VIDIM is fast to sample from as it jointly denoises all the frames to be generated, requires less than a billion parameters per diffusion model to produce compelling results, and still enjoys scalability and improved quality at larger parameter counts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ補間のための生成モデルであるVIDIMについて述べる。 VIDIMは、入力データに見えない高忠実性を実現し、動きを生成するため、まずカスケード拡散モデルを用いて、低解像度でターゲット映像を生成し、次に低解像度で生成された映像に条件付けされた高解像度映像を生成する。 我々は、VIDIMと従来の映像補間手法を比較し、その動作が複雑、非線形、曖昧である場合、VIDIMがこのようなケースを容易に扱える場合において、そのような動作がいかに失敗するかを実証する。 さらに,開始フレームと終了フレームの分類器フリーガイダンスと,高解像度フレームの超解像モデルをパラメータを加味せずに条件付けすることで,高忠実度結果の解放を図っている。 VIDIMは、生成するすべてのフレームを共同でノイズ化し、魅力的な結果を得るためには拡散モデル当たり10億のパラメータを必要とせず、拡張性とより大きなパラメータ数での質の向上を享受しているため、サンプリングは高速である。

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